车路协同环境下交叉口区域生态驾驶策略研究

为改善车辆通行交叉口区域的燃油消耗和污染物排放,在车路协同环境下研究车辆通行交叉口区域的生态驾驶策略。利用VT-Micro模型构建车辆百公里燃油消耗量和CO_(2)排放量计算模型,提出车辆匀速策略以及通行交叉口区域的加、减速策略。根据不同的信号灯相位及剩余时长分别建立生态驾驶策略,并在Matlab中进行仿真验证。仿真结果表明,所建立的生态驾驶策略节能减排效果显著,其中针对信号灯相位为绿灯的生态驾驶策略可降低16.82%~38.26%的油耗,减少5.57%~43.18%的CO_(2)排放量;信号灯相位为红灯的生态驾驶策略可以降低31.46%~43.29%的油耗,减少15.19%~54.64%的CO_(2)排放量。

信号交叉口基于出发时刻预测的生态驾驶方法

在城市道路交通中,信号交叉口区域内车辆频繁停车启动的现象,加剧了整体交通流的能源消耗、污染排放与车辆延误。为了减少信号交叉口启停波现象对整体交通流产生的负面影响,以面向未来人工驾驶车辆(HDV)/智能网联车辆(CAV)混合构成的新型混合交通环境为基础,提出了一种基于出发时刻预测的生态驾驶方法,通过优化CAV的驾驶轨迹,减少交叉口区域的车辆延误和能源消耗。首先,对混合交通流的基本图模型进行了分析,根据启停波影响范围,划分CAV通过交叉口的驾驶场景;然后,建立了子区渗透率对饱和车头时距的影响关系,预测了CAV以当前饱和车头时距通过交叉口的时间;最后,结合车辆与交叉口的距离,利用分段三角函数模型,生成其通过交叉口的速度限制曲线,并将优化速度嵌入到智能车辆的跟驰模型中作为限制速度,从而使CAV在无法通过当前绿灯窗口的条件下,实现提前减速,在通过交叉口区域后解除速度限制,切换回自身的跟驰模型。此外,还提出了平均综合效能这一指标来综合评价驾驶策略在效率和能耗2个方面的性能,并将提出的基于出发时刻预测的生态驾驶方法与传统网联车辆控制方法、经典交叉口节能控制方法进行了对比。研究结果表明:提出的出发时刻预测方法可以精确预测CAV在交叉口的出发时刻,有效减少车辆的能源消耗与污染排放,同时提高信号交叉口的通行效率;在渗透率大于60%情况下,该方法对系统效能的提高达到12%左右,在10%渗透率条件下也可以达到6%的效能增益;在交通饱和流率在0.5~0.9的范围内时,系统的效能增益较明显。